TOP 3
자치구 총생활인구수
16 송파구 753278.4966
0 강남구 633521.1274
3 강서구 533814.0426
“CCTV가 많으면 범죄율을
낮추는 데에 도움이 될까요?”

출처: 서울시 공공데이터포털 (https://data.seoul.go.kr/)
데이터 살펴보기
TOP 3
자치구 총생활인구수
16 송파구 753278.4966
0 강남구 633521.1274
3 강서구 533814.0426
TOP 3
자치구 1인가구수
4 관악구 150745
3 강서구 104509
16 송파구 87140
자치구
강남구 7007
관악구 5366
서초구 5060
Name: count, dtype: int64
자치구
강남구 1713
용산구 1421
구로구 1372
Name: count, dtype: int64
안전벨과 CCTV의 상관관계: 0.3032
예상과 달리, CCTV와 안전벨의 상관관계가 높지 않다.
치안센터와 경찰관 수의 상관관계: 0.6500
다른 변수들과 비교했을 때 가장 높은 상관관계를 보임
자치구 술집 수
17 양천구 3094
7 금천구 3179
10 동작구 3276
자치구 술집 수
12 서대문구 3578
7 금천구 3179
14 성동구 4001
술집 수와 총 범죄 건수의 상관계수: 0.8354
다른 변수들과 비교했을 때, 가장 높은 상관관계를 보임
상관계수 분석
<<<<<<< HEAD
범죄건수 주요 변수

상관 관계 높은 변수 임의 선택

VS Stepwise로 변수 선택
<<<<<<< HEAD저희는 K-Means 클러스터링을 사용해서 했음요
서울시 치안 기준 군집화
상관계수가 높은 변수를 활용해서,
비슷한 치안 특성을 가진 구를 찾기위해
저희는 K-Means 클러스터링을 사용했습니다.

K-Means 클러스터링이란?
유사한 특성을 가진 데이터를 자동으로 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법
사용자가 군집 개수(K)를 정하면,
K개의 중심점을 기준으로 데이터를 그룹화하고,
각 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당합니다.
중심점을 반복적으로 조정하며 유사한 데이터끼리 묶는 군집을 만듭니다.
서울시 자치구별 ‘구별_경찰수’, ‘유흥업소_개수’, ‘총생활인구수’, ‘cctv’ 등을 기준으로 치안 특성이 비슷한 지역을 자동으로 군집화하기 위해 사용했습니다.
“CCTV가 많으면 범죄율을
낮추는 데에 도움이 될까요?”


하지만 분석 결과는…?
